## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 24 Nomor 1 Juni 2022

## ANALISA PENGARUH IKLAN TANPA LABEL HARGA PADA MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

## Nani Purwati*

## Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
Abstrak : Media sosial seperti  Facebook, Instagram, Whatsapps sangat digemari oleh para pelaku bisnis untuk memasarkan  produknya  secara  online.  Berbagai  macam  metode  dalam  beriklan  dilakukan  oleh  para  pebisnis online, salah satunya adalah iklan tanpa label harga. Akan tetapi, iklan tanpa label harga ini sempat menuai pro dan kontra diantara calon pembeli karena pada sebagian calon pembeli merasa tidak nyaman. Sedangkan dari sisi penjual, hal ini merupakan trik pemasaran untuk meningkatkan penjualan produknya. Penelitian ini bertujuan menganalisa  keputusan  calon  konsumen  terhadap  iklan  tanpa  label  harga.  Metode  penelitian  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  algoritma  klasifikasi  data  mining  Algoritma  Naive  Bayes.  Sedangkan,  untuk  metode penerapan  data  mining  menggunakan  metodologi  Knowledge  Discovery  of  Database  (KDD).  Adapun,  sumber data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  hasil  sebaran  quisioner  terhadap  203  responden  pengguna media sosil aktif  dengan  atribut  penelitian  berdasarkan  gender,  attention,  interest  ,  search  dan  Action.  Setelah  melakukan tahapan proses KDD pada data mining menggunakan algoritma Naive Bayes diperoleh akurasi sebesar 97,6%. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa iklan tanpa label harga pada media sosial dapat mempengaruhi keputusan pembelian.
Kata kunci: algoritma Naive Bayes, data mining, iklan, KDD

## I. PENDAHULUAN 1
Pada  era  modern  yang  serba  memanfaatkan teknologi  seperti  sekarang  ini,  banyak  pelaku usaha  konvensional  yang  mulai  bergeser  ke era yang lebih modern melalui berbagai media sosial  maupun  marketplace  dalam  melalukan pemasaran  produknya.  Tidak  hanya  pelaku usaha besar saja yang memasarkan produknya via media sosial ataupun marketplace ,  tetapi  para  pelaku  usaha  kecil pun turut memanfaatkan media tersebut untuk meningkatkan  jumlaj  pembelian.  Beberapa penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa
*) nani.npi@bsi.ac.id
Diterima: 28 Oktober 2021 Direvisi: 9 Mei 2022 Disetujui: 6 Juni 2022 DOI: 10.23969/infomatek.v24i1.4622
pemasaran online menggunakan media sosial terbukti  efektif  untuk  meningkatkan  jumlah pembelian.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan oleh  (Ayuni  et.al,  2019)  menunjukan  adanya pengaruh  media  sosial  terhadap  peningkatan penjualan  produk  kuliner  kemasan,  semakin tinggi  penggunaan  media  sosial,  semakin tinggi pula tingkat penjualan.
Sistem jual beli konvensional yang mengharuskan pembeli dan penjual
melakukan  tatap  muka,  kini  dapat  dimediasi melalui media sosial. Hanya dengan menggunakan smartphone kita dapat membeli dan  mendapatkan  barang  apapun  yang  kita inginkan.  Berdasarkan  hasil  survei  APJII  dan Polling Indonesia pada tahun 2018
penggunaan  internet  di  Indonesia  meningkat 10,12% (Frieyadie et.al, 2020). Artinya, hal ini
memberikan  peluang  bagi  para  wirausaha untuk  memasarkan  produknya  melalui  media sosial atau secara online.
Media  sosial  seperti  facebook,  instagram, whatsaap,  platform  e-commerce  dan  lain-lain sangat digemari oleh para pelaku usaha untuk memasarkan produknya. Melalui media sosial, para  pelaku usaha dapat menawarkan produknya dengan cara menggunggah gambar produk, video dan dapat diberi caption untuk  menunjang  proses  pemasarannya. Berbagai teknik marketing dilakukan oleh para pelaku bisnis online, salah satunya teknik iklan tanpa mencantumkan label harga. Teknik iklan tanpa  mencantumkan  label  harga  ini,  sering menjadi  perdebatan  antara  konsumen  dan penjual.  Beberapa  calon  konsumen  kurang nyaman  dengan  iklan  tanpa  label  harga, dengan alasan merasa tidak transparan dalam menjual  produknya.  Dikhawatirkan  terjadi perbedaan  harga  diantara  pembeli  yang  satu dengan yang lain, karena sistem
pemberitahuan  harga  melalui  inbox  atau  chat pribadi.  Selain  itu,  beberapa  calon  konsumen merasa tidak nyaman ketika sudah mengetahui harga melalui chat pribadi, karena ternyata  harga  tidak  cocok.  Berbeda  halnya jika harga sudah tertera pada iklan maka calon konsumen bisa menemutuskan sendiri apakah akan  lanjut  membeli  atau  tidak.  Namun,  dari sisi  penjual  hal  ini  merupakan  teknik  iklan yang  mampu  menarik  para  calon  konsumen untuk  bisa  lebih  interaktif  secara  pribadi melalui inbox ,  atau direct  messege dan diharapkan lebih meningkatkan penjualannya.
Berdasarkan  rumusan  masalah  tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisa  keputusan  pembeli  terhadap  iklan tanpa  label  harga  pada  media  sosial  seperti facebook,  instagram,  dan  whatsaap  story. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan  sebaran  quisioner  terhadap
pengguna aktif media social tersebut. Kemudian  data  diolah  menggunakan  data mining  dengan  teknik  penerapan  Konowledge Discovery in Database (KDD) dengan algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes.  Peneliti memilih  Algoritma  Naive  bayes  karena berdasarkan  beberapa  penelitihan  terdahulu, penggunaan algoritma naive bayes menunjukkan  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan beberapa algoritma lain.

## II. METODOLOGI

## 2.1  Knowledge  Discovery  In  Databases (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  is the  method  of  extracting  useful  information from  subordinate  databases.  Terdapat  lima tahapan  dalam  KDD  yaitu,  data  selection, processing,  tranformation,  data  mining  dan evaluation (Sabarmathi and Chinnaiyan, 2017).

## Gambar 1. Tahapan KDD

## 2.2 Naive Bayes
Menurut Bramer dalam (Purwati, 2018), Naive Bayes merupakan metode yang tidak memiliki aturan,  Naive  Bayes  menggunakan  cabang matematika yang dikenal dengan teori probabilitas  untuk  mencari  peluang  terbesar dari  kemungkinan  klasifikasi,  dengan  cara melihat  frekuensi  tiap  klasifikasi  pada  data training.  Naive  Bayes  merupakan  metode klasifikasi  populer  dan  masuk  dalam  sepuluh algoritma terbaik dalam data mining, algoritma
ini  juga  dikenal  dengan  nama  Idiot’s  Bayes, Simple Bayes, dan Independence Bayes.

## 2.3 Studi Literatur
Hasil percobaan menunjukkan bahwa algoritma  Naive  Bayes  dan  PSO  sebagai  fitur seleksi  merupakan  model  terbaik  diantara kedua  model  yang  diusulkan dalam  penelitian oleh  (Ernawati  et.al,  2020)  yaitu  sebesar 98,00%.  Sedangkan  (Hartini,  et.al,  2020), dalam  penelitiannya  menunjukkan  bahwa model  klasifikasi  Naive  Bayes  dari  faktor  ALC dapat memberikan rekomendasi profil pelanggan  yang  paling  berpengaruh,  dengan tingkat  akurasi  tertinggi  dengan  nilai  akurasi 65,87%  jika  dibandingkan  dengan  Decision Tree.  Begitu  juga,  pada  penelitian  lain diperoleh  akurasi  Naiıve  Bayes  lebih  tinggi dari  K-NN  yaitu  Naive  Bayes  89,04%  dan  K- NN  87,67%  (Firasari  et.al,  2020).  Penelitian tentang sentimen analisis pada status facebook menggunakan Algoritma naive bayes, menunjukkan bahwa keakuratan dalam menganalisis  keadaan  sentimental  pengguna Facebook dengan menggunakan Naive Bayes Classifier sangat tinggi (Troussas et.al, 2013). Penelitian  yang  sama  tentang  sentimen analisis  dilakukan  oleh  (Dey  et.al,  2016), dengan  membandingkan  dua  algoritma  yaitu algoritma  K-NN  classifier  dan  Naive  bayes. Hasil  dari  penelitian  (Dey  et.al,  2016) menunjukkan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan  dengan  algoritma  K-NN.  Hasil yang  sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  (Rezaeian  &  Novikova,  2020),  Klasifikasi Teks  Persia  menggunakan  algoritma  naive Bayes dan algoritma Support Vector Machine. Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa dalam proses membandingkan algoritma  tersebut,  hasil  terbaik  ditunjukkan oleh  algoritma  Multinomial  NB.  Namun,  pada penelitian  lain  diperoleh  hasil  perbandingan antara  metode  naive  bayes  dan  C.45,
menunjukkan bahwa algoritma C 4.5
merupakan  model  terbaik  untuk  menangani kasus  kelayakan  Merchant  dalam  Program
Sponsorship (Normah et.al, 2020). Begitu juga pada penelitian yang dilakukan oleh (Purnamasari et.al, 2020) menunjukkan bahwa algoritma  C.45  memiliki  nilai  akurasi  lebih besar dibanding algoritma naive bayes.

## 2.4 Kerangka Pemikiran
Sumber  data  pada  penelitian  ini  adalah berasal  dari  sebaran  quisioner  terhadap  200 pengguna  aktif  media  sosial  dengan  berbagai gender.  Adapun  variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  antara  lain,  gender, attention, interest, search, dan action.  Metode yang  penulis  gunakan  dalam  penerarapan data  mining  adalah  Knowledge  Discovery  in Database, sedangkan algoritma yang digunakan  untuk  proses  data  mining  serta untuk  nalisa  pengaruh iklan  tanpa label  harga adalah algoritma naive bayes. Berikut kerangka pemikiran dalam penelitian ini.
Gambar 2. Kerangka Pemikiran.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode penerapan data mining pada penelitian  ini  menggunakn  proses Knowledge discovery  in  database (KDD).  Dimana  pada proses Knowledge  discovery  in  database (KDD)  terdapat  lima  tahapan  yang  dilalui dalam penelitian.

## 3.1 Data Selection
Pada  data  selection  membangun  dataset  dari hasil  quisioner  yang  sudah  disebar  kepada responden.  Hasil  sebaran  quisioner  diperoleh sebanyak  200  responden  dengan  atribut quisioner  antara  lain  gender,  attention, interest, search, action. Atribut-atribut tersebut merupakan faktor yang sangat mempengaruhi pada keputusan pembelian. Sedangkan action digunakan untuk klasifikasi, dimana dalam hal ini bernilai “berpengaruh” atau “tidak berpengaruh”.

## 3.2 Data Preproccesing
Pada  tahap  data  preproccesing  dilakukan pembersihan  dari  data  yang isinya  tidak tepat dan salah atau data yang isinya tidak lengkap. Pada  tahap  ini  diperoleh  data  sebanyak  198 record.
Tabel 1. Data Hasil Preproccesing No Gender Attention Interest Search Action 1 Laki-laki Sering Sering Jarang kadang 2 Perempuan Sering Jarang Kadang sering 3 Laki-laki Kadang Tidak Pernah Jarang Tidak pernah 4 Perempuan Kadang Sering Sering sering 5 Perempuan Sangat Sering Kadang Jarang jarang … … … … … … … … … … … … 198 Perempuan Sering Kadang sering kadang 3.3 Transformation
Pada tahap transformation, peneliti meningkatkan  kehandalan  data  dengan  cara mengubah  dataset  kedalam  bentuk  kategori
sehingga  siap  diolah  menggunakan  algoritma data mining. Selain mengolah kedalam bentuk kategori,  pada  tahap  ini  juga  membagi  dua bentuk  dataset  menjadi  dua  ketegori  yaitu data  training  dan  data  testing.  Proses pembagian  data  training  dan  data  testing menggunakan teknik systematic random dengan perbandingan 80:20.
Tabel 2. Atribut Penelitian No. Atribut kategori 1. Gender Laki-laki perempuan 2. Attantion Tidak pernah Jarang Kadang Sering Sangat sering 3 Interest Tidak pernah Jarang Kadang Sering Sangat sering 4 Search Tidak pernah Jarang Kadang Sering Sangat sering 5 Action Tidak pernah Jarang Kadang Sering Sangat sering 6 Class Ya (berpengaruh) Tidak (tidak berpengaruh) 3.4  Pemodelan  menggunakan  Algoritma Naive Bayes Uji model yang terbentuk dengan menghubungkan data training kedalam algoritma  naive  bayes,  lalu  menghubungkan model  ke  dalam  operator  applay  model. Kemudian  untuk  melihat  hasil  akurasi  yang diperoleh,  ditambahkan  satu  buah  operator yang bernama performance. Begitu juga untuk
data  testing  dihubungkan  ke  dalam  operator Applay model dan performace.
Gambar 3. Pemodelan Algoritma Naive Bayes

## 3.5 Evaluation
Berdasarkan eksperimen yang sudah dilakukan  untuk  analisa  pengaruh  iklan  tanpa label  harga  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar 97,6%,  dengan  class  precision  95.00%  pada prediksi  iya  dan  100.00%  pada  prediksi  tidak. Sedangkan class recall 100.00% pada true iya ( berpengaruh), dan 90.00% pada true tidak.

## Tabel 3. Hasil Akurasi Naive Bayes

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  menggunakan Algoritma  Naive  bayes  dan  menggunakan Metode  KDD  dalam  penerapan  data  mining, dapat  disimpulkan  bahwa  tedapat  pengaruh terhadap  keputusan  pembelian  pada  iklan tanpa label harga. Hasil akurasi yang dieroleh sebesar  97,6%  .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa, trik  pemasaran  dengan  tidak  menyertakan label  harga  dapat  meningkatkan  penjualan produk.  Dari  percobaan  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  Algoritma  Naive  Bayes menunjukkan  hasil  akurasi  klasigfikasi  yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayuni, Q., Cangara, H. And Arianto, A. (2019).
The  Influence  of  Digital  Media  Use  on Sales  Level  of  Culinary  Package Product  Among  Female  Entrepreneur.
J.  Penelit.  Komun.  Dan  Opini  Publik ,
23(2), doi: 10.33299/jpkop.23.2.2382.
Dey, L., Chakraborty, S., Biswas, A., Bose, B., Tiwari, S. (2016). Sentiment Analysis of
Review  Datasets Using  Naïve  Bayes‘ and  K-NN  Classifier. International Journal of Information Engineering and Electronic  Business  8 (4):54-62,  doi: 10.5815/ijieeb.2016. 204.07
Ernawati,  S., Wati,  R.,  Nuris,  N.,  Marita, L.  S.
And Yulia, E. R. (2020). Comparison of Naïve  Bayes  Algorithm  with  Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization  as  Feature  Selection  for Sentiment  Analysis  Review  of  Digital Learning  Application. J.  Phys.  Conf. Ser. , 1641, doi: 10.1088/1742- 6596/1641/1/012040.
Firasari,  E.,  Khasanah,  N.,  Khultsum,  U.,
Kholifah,  D.  N.,  Komarudin,  R.  And Widyastuty, W. (2020). Comparation of K-Nearest Neighboor (K-NN) and Naive Bayes  Algorithm  for  the  Classification of  the  Poor  in  Recipients  of  Social Assistance. J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1641, doi: 10.1088/1742- 6596/1641/1/012077.
Frieyadie,  Sukmawati,  A.  H.  And  Nurajijah.
(2020).  Combination  of  the  SAW  and TOPSIS  Method  for  Determining  the Best  Marketplace  Recommendations.
J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, 012004, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012004
Hartini, S., Gata, W., Kurniawan, S. Setiawan, H.  And  Novel,  K.  (2020).  Cosmetics Customer  Segmentation  and  Profile  in
Indonesia Using Clustering and Classification  Algorithm. J.  Phys.  Conf. Ser. , 1641, doi: 10.1088/1742-
6596/1641/1/012001.
Normah, Yulianti, I., Novianti, D., Winnarto, M.
N., Zumarniansyah, A. and Linawati, S.
(2020).  Comparison  of  Classification
C4.5  Algorithms  and  Naïve  Bayes Classifier  in  Determining  Merchant Acceptance  on  Sponsorship  Program,”
J. Phys. Conf. Ser. , 1641doi:
10.1088/1742-6596/1641/1/012006.
Purnamasari,  I.,  Handayanna,  F.,  Arisawati,
E.,  Dewi,  L.  S.,  Sihombing,  E.  G.  and Rinawati.  (2020).  The  Determination Analysis of Telecommunications Customers  Potential  Cross-Selling  with Classification Naive Bayes and C4.5. J. Phys. Conf. Ser. , 1641, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012010. Purwati,  N.  (2018).  Deteksi  Gizi  Buruk  Pada Balita Berdasarkan Indeks Antropometri  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes. Bianglala  Informatika ,
6(1), 2016 –2019, 2018.
Rezaeian N. and Novikova, G. (2020). Persian text  classification  using  naive  bayes algorithms and support vector machine algorithm. Indones.  J.  Electr.  Eng. Informatics ,  8(1):  178 –188,  2020,  doi: 10.11591/ijeei.v8i1.1696.
Sabarmathi  G.  And  Chinnaiyan,  R.  (2017).
Reliable  Data  Mining  Tasks  and Techniques  for  Industrial  Applications.
IAETSD Journal For Advanced Research  In  Applied  Sciences, 4(7),
138 –142.
Troussas,  C.,  Virvou,  M.,  Espinosa,  K.  J.,
Llaguno,  K.  And  Caro,  J.  (2013). Sentiment analysis of Facebook statuses  using  Naive  Bayes  Classifier for language learning Sentiment analysis  of  Facebook  statuses  using
Naive  Bayes  classifier  for  language learning. Proceeding  of  International Conference on Information, Intellegence,  System  and  Applications (IISA) , doi: 10.1109/IISA.2013. 6623713.